Khi các công ty trên toàn thế giới đua nhau triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo, một xu hướng đáng ngạc nhiên đang nổi lên: những đợt cắt giảm nhân sự được hứa hẹn nhằm biện minh cho các khoản đầu tư AI khổng lồ đơn giản là không xảy ra. Bất chấp các nhà cung cấp hứa hẹn rằng công cụ AI sẽ cho phép các công ty vận hành với ít nhân viên hơn, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang phát hiện ra rằng họ không thể thực sự cắt giảm biên chế ngay cả khi họ đổ hàng tỷ USD vào cơ sở hạ tầng AI. Các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ đây không chỉ là một thất bại về kỹ thuật—mà đó là một sự hiểu lầm cơ bản về cách các tổ chức thực sự vận hành.
Bài toán Biên chế Nan giải
Lời hứa cốt lõi của AI doanh nghiệp—rằng nó sẽ cho phép cắt giảm đáng kể lực lượng lao động—đang va chạm với thực tế tổ chức. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang rơi vào một vị thế kỳ lạ: họ đã đầu tư mạnh mẽ vào các công cụ AI được thiết kế để tăng hiệu quả, nhưng họ không thể tận dụng được khoản tiết kiệm lao động như kỳ vọng. Vấn đề không nhất thiết là các công cụ không hoạt động, mà là các cấu trúc tổ chức và động cơ khuyến khích của nhà quản lý đang hoạt động chống lại việc cắt giảm biên chế.
Cơ cấu khuyến khích cho các nhà quản lý (và thực tế là tất cả mọi người trong chuỗi) là tối đa hóa biên chế. Càng quản lý nhiều người, bạn càng có nhiều quyền lực trong tổ chức.
Nhận thức này chạm đến trọng tâm của lý do tại sao các nỗ lực cắt giảm nhân sự dựa trên AI đang bị đình trệ. Các nhà quản lý không trả lương từ ngân sách cá nhân của họ, và các nhóm lớn hơn thường đồng nghĩa với ảnh hưởng tổ chức lớn hơn và mức thù lao cao hơn. Ngân sách dành cho công cụ công nghệ là tách biệt với chi phí nhân sự, tạo ra một sự ngắt kết nối giữa đầu tư AI và tiết kiệm lao động thực tế.
Các Thách Thức Trong Triển Khai AI Được Xác Định Qua Thảo Luận Cộng Đồng:
- Nghịch Lý Cắt Giảm Nhân Sự: Các tổ chức không thể tận dụng lợi ích tiết kiệm lao động từ AI do các động lực quản lý có xu hướng ưu tiên đội ngũ lớn hơn
- Chi Phí Quản Lý Thay Đổi: Ước tính tỷ lệ 3:1 giữa chi phí quản lý thay đổi so với chi phí phát triển AI
- Độ Phức Tạp Trong Định Giá: Các mô hình định giá AI thiếu minh bạch và phức tạp khiến việc dự báo chi phí trở nên khó khăn
- Mở Rộng Quy Mô Áp Dụng: Đầu tư không đủ vào đào tạo người dùng và thiết kế lại quy trình làm việc hạn chế hiệu quả của AI
- Vấn Đề Tin Cậy: Nhân viên không tin tưởng vào khả năng duy trì và hỗ trợ các công cụ AI lâu dài của các phòng ban IT
Nơi AI Thực sự Tạo ra Giá trị
Các cuộc thảo luận trong cộng đồng cho thấy AI đang tìm thấy các ứng dụng thành công nhất ở những nơi không ngờ tới. Thay vì thay thế toàn bộ chức năng công việc, các công cụ AI đang chứng minh giá trị lớn nhất với tư cách là bộ kích thích năng suất cho những người đóng góp cá nhân. Các nhà phát triển báo cáo sử dụng trợ lý mã hóa AI để điều hướng các cơ sở mã không quen thuộc nhanh hơn, trong khi các chuyên gia khác sử dụng AI để xử lý các tác vụ thường nhật như tạo bản nháp ban đầu hoặc tóm tắt thông tin.
Các triển khai AI hiệu quả nhất dường như là những cái bổ trợ khả năng của con người hơn là thay thế hoàn toàn họ. Khi AI xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc tốn thời gian, nhân viên có thể tập trung vào công việc có giá trị cao hơn đòi hỏi sự phán đoán và sáng tạo của con người. Điều này tạo ra những đột phá năng suất có thể đo lường được mà không nhất thiết cho phép cắt giảm biên chế, vì cùng một số lượng người giờ đây có thể hoàn thành những công việc tinh vi hơn.
Các trường hợp sử dụng AI thành công và có vấn đề từ kinh nghiệm cộng đồng:
Ứng dụng hiệu quả:
- Điều hướng và hiểu code trong các codebase không quen thuộc
- Soạn thảo và tóm tắt tài liệu thường xuyên
- Học các kỹ năng và khái niệm kỹ thuật mới
- Xử lý các tác vụ phát triển lặp đi lặp lại
Ứng dụng có vấn đề:
- Tóm tắt hợp đồng cho các thỏa thuận pháp lý
- Thay thế việc ra quyết định quản lý phức tạp
- Tự động tạo báo cáo mà không ai đọc
- Triển khai AI theo kiểu từ trên xuống mà không có ý kiến đóng góp từ người dùng
Cơ hội Tự động hóa Quản lý
Một số cuộc thảo luận kích tính tò mò nhất xoay quanh việc liệu AI có thể phù hợp hơn để thay thế các chức năng quản lý thay vì những nhân viên tuyến đầu. Những người bình luận lưu ý rằng các hệ thống AI hiện tại đã xuất sắc trong việc tạo ra thứ ngôn ngữ doanh nghiệp sáo rỗng và lối ra quyết định thận trọng đặc trưng cho nhiều vai trò quản lý. Khoản tiết kiệm chi phí tiềm năng từ việc tự động hóa các vị trí điều hành đắt đỏ có thể lớn hơn rất nhiều so với bất cứ thứ gì có thể đạt được bằng cách cắt giảm nhân viên tuyến đầu.
Tuy nhiên, điều này tạo ra một nghịch lý cơ bản: những người đưa ra quyết định về triển khai AI chính là những người có vai trò có thể bị thay thế nhất. Xung đột lợi ích này có thể giải thích tại sao các triển khai AI thường nhắm vào các phần sai lầm của tổ chức, tập trung vào việc tự động hóa các nhiệm vụ dễ đo lường hơn là giải quyết các nguồn gây kém hiệu quả tổ chức đáng kể nhất.
Thách thức Quản lý Thay đổi
Việc triển khai AI thành công đòi hỏi nhiều hơn là chỉ mua giấy phép phần mềm. Các thành viên cộng đồng nhấn mạnh rằng các tổ chức liên tục đánh giá thấp nỗ lực quản lý thay đổi cần thiết. Nhân viên cần được đào tạo để sử dụng các công cụ mới một cách hiệu quả, quy trình làm việc phải được thiết kế lại, và các chỉ số hiệu suất cần được cập nhật. Một người bình luận lưu ý rằng cứ mỗi USD chi cho phát triển mô hình AI, các công ty nên dự kiến chi ba USD cho quản lý thay đổi.
Chi phí ẩn khổng lồ này giải thích tại sao nhiều sáng kiến AI không mang lại lợi tức đầu tư như đã hứa. Nếu không có quản lý thay đổi phù hợp, nhân viên hoặc bỏ qua các công cụ mới hoặc sử dụng chúng theo những cách không thực sự cải thiện năng suất. Kết quả là chi phí CNTT tăng lên mà không có lợi ích tương ứng, đúng như kịch bản mà nhiều công ty hiện đang trải qua.
Sự Thức tỉnh Sắp tới của AI
Khi cơn sốt ban đầu xung quanh AI nhường chỗ cho kinh nghiệm triển khai thực tế, các công ty đang bắt đầu đặt câu hỏi về lợi tức đầu tư từ các khoản đầu tư khổng lồ của họ. Cuộc thảo luận trong cộng đồng cho thấy chúng ta đang tiến gần đến một điểm bùng phát nơi các tổ chức sẽ yêu cầu bằng chứng cụ thể về đề xuất giá trị của AI. Các nhà cung cấp không thể chứng minh được lợi ích có thể đo lường được sẽ gặp khó khăn trong việc biện minh cho mức giá của họ, đặc biệt là khi chi phí cơ bản cho suy luận AI tiếp tục giảm mạnh.
Tình hình hiện tại giống với các chu kỳ cường điệu hóa công nghệ trước đây, nơi các công cụ đầy hứa hẹn bị thổi phồng quá mức và hoạt động kém hiệu quả. Tuy nhiên, không giống một số công nghệ trước đây, AI thực sự mang lại giá trị chân thực khi được triển khai đúng cách. Thách thức đối với các tổ chức là tìm ra cách nắm bắt giá trị đó theo những cách có ý nghĩa kinh doanh, thay vì chỉ đuổi theo xu hướng công nghệ mới nhất.
Kết luận
Nghịch lý năng suất AI tiết lộ một sự thật cơ bản về thay đổi tổ chức: một mình công nghệ hiếm khi biến đổi doanh nghiệp. Việc triển khai AI thành công đòi hỏi phải hiểu công việc thực sự được hoàn thành như thế nào, sắp xếp các động cơ khuyến khích phù hợp với kết quả mong muốn, và đầu tư vào khía cạnh con người của sự thay đổi công nghệ. Những công ty sẽ thành công với AI không phải là những công ty tìm cách thay thế lực lượng lao động của họ, mà là những công ty sử dụng AI để trao quyền cho nhân viên của họ thực hiện những công việc có giá trị hơn. Khi cơn sốt vàng AI ban đầu lắng xuống, chúng ta có thể sẽ thấy một cách tiếp cận cân nhắc hơn tập trung vào các trường hợp sử dụng cụ thể nơi AI thực sự nâng cao năng suất thay vì hứa hẹn những đợt cắt giảm nhân sự kỳ diệu.
Tham khảo: McKinsey wonders how to sell Al apps with no measurable benefits